外部大数据平台有哪些

外部大数据平台包括：1、Google BigQuery，2、Amazon Redshift，3、Microsoft Azure HDInsight，4、IBM Watson，5、Cloudera，6、Hortonworks，7、Apache Hadoop，8、Snowflake。 其中，Google BigQuery 是一个强大且灵活的外部大数据平台，能够处理大规模数据集，以快速和高效的方式提供信息查询服务。Google BigQuery 支持 SQL 查询、具有高扩展性，并且可以与其他 Google 云平台服务无缝集成，非常适合需要处理大量数据的企业。

一、GOOGLE BIGQUERY，包括

Google BigQuery 是 Google 的完全托管、无服务器的大数据分析服务。它能够分析 PB 级数据，并且支持标准 SQL。它的主要特点包括：

• 易用性高：用户无需管理基础设施或执行手动配置。BigQuery 兼容标准SQL和大量 API，简化了数据操作。
• 性能优越：基于 Google 的 Dremel 技术，实现极快的查询速度，即使处理大量数据也能高效运行。
• 高度扩展性：可以动态扩展存储和计算资源以适应业务增长，适合处理复杂查询任务。
• 安全性强：BigQuery 提供内置的数据保护功能，包括加密、访问控制和数据隔离等。

在实际应用中，Google BigQuery 可以与 Google Drive、谷歌云平台、谷歌云存储等进行无缝集成，为用户提供一站式的大数据分析解决方案。

二、AMAZON REDSHIFT，包括

Amazon Redshift 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的数据仓库服务。它致力于快速高效地处理大规模数据分析任务，主要特点包括：

• 快速和高效：通过并行处理和列式存储技术，Redshift 可以在数秒内处理复杂查询。
• 高度可靠：提供自动备份和灾难恢复功能，并支持跨区域复制，确保数据安全。
• 可扩展性高：通过调整节点数，Redshift 可以轻松扩展，从TB级扩展到PB级数据存储。
• 灵活的定价模式：按需付费模式和预留实例模式，可以帮助企业降低数据存储和分析成本。

Amazon Redshift 常被用于数据科学分析、BI 报告和日志分析等场景。

三、MICROSOFT AZURE HDINSIGHT，包括

Microsoft Azure HDInsight 是基于 Apache Hadoop 技术构建的全托管云服务，专为大数据分析设计。它支持多种开源框架，主要特点包括：

• 多样的框架支持：支持包括Hadoop、Spark、Hive、Kafka和Storm在内的多种开源框架，使用户能够根据需要选择适合的工具。
• 简化的集群管理：提供易于使用的管理界面和自动化工具，简化了大数据集群的配置和维护。
• 与Azure生态系统深度集成：与Azure的其他服务如Azure Storage、Azure Data Lake等无缝结合，提升工作效率和数据管理能力。
• 安全和合规性：内置完善的安全措施，包括数据加密、身份验证和RBAC功能，确保数据安全。

在大数据处理和实时数据流分析等方面，Azure HDInsight 被广泛应用。

四、IBM WATSON，包括

IBM Watson 是 IBM 提供的领先的大数据和人工智能平台，特别擅长数据洞察和机器学习。其主要特点包括：

• 强大的AI能力：利用自然语言处理、机器学习和高级分析技术，能够深度挖掘数据价值。
• 灵活的集成服务：可以与IBM Cloud 和其他第三方平台集成，满足不同企业的定制化需求。
• 用户友好的界面：通过可视化工具和自动化流程，用户即使没有编程基础也能进行数据分析。
• 丰富的应用场景：在金融服务、医疗健康、零售和制造业等多行业中广泛应用。

IBM Watson 是数据挖掘和预判分析领域的领先者，为企业提供全方位的智能解决方案。

五、CLOUDERA，包括

Cloudera 提供一个基于 Apache Hadoop 的集成平台，用于数据存储、处理和分析。其主要特点包括：

• 综合性极强：支持从数据采集、存储到处理和分析的全流程。
• 企业级功能：提供高可用性、高可靠性和高安全性的企业级功能，支持海量数据处理。
• 灵活的数据管理：支持多云和本地部署，企业可以根据实际需求选择合适的部署方案。
• 优化的性能：通过优化的存储和计算引擎，提高数据处理的效率和速度。

Cloudera 平台非常适合大规模数据处理项目和复杂数据分析任务。

六、HORTONWORKS，包括

Hortonworks，现已被 Cloudera 收购，是一个基于开源技术的企业级大数据处理平台。其特点包括：

• 开源架构：基于开源社区的创新，确保技术的开放性和灵活性。
• 高安全性和合规性：提供严格的数据安全措施和合规控制，满足各种行业标准。
• 支持多种数据格式：能够高效处理结构化、半结构化和非结构化数据，灵活应对多样化数据需求。
• 规模化和弹性扩展：可以灵活扩展集群，适应不断增长的业务需求。

Hortonworks 被普遍应用于各种需要大数据处理的行业，如金融、医疗和电信等领域。

七、APACHE HADOOP，包括

Apache Hadoop 是一个开源的大数据框架，广泛用于分布式存储和处理大规模数据集。其特点包括：

• 高扩展性：可以通过增加节点来扩展系统的存储和计算能力。
• 低成本：使用开源软件和廉价硬件，降低了企业的大数据处理成本。
• 容错性强：通过数据块的复制和多节点备份，确保数据的高可用性。
• 广泛的社区支持：拥有广泛的社区和丰富的生态系统，用户可以获取大量的技术支持和资源。

Apache Hadoop 广泛应用于需要处理大规模数据的互联网和大数据行业。

八、SNOWFLAKE，包括

Snowflake 是一个基于云的完全托管的数据仓库解决方案，专为大数据分析设计。其特点包括：

• 独特的架构设计：采用分离存储和计算的架构，确保性能和灵活性的最大化。
• 自动化管理：提供自动化的集群管理、数据备份和恢复等功能，降低运维难度。
• 高效的数据共享：内置数据共享功能，使得不同团队和组织之间可以安全、便捷地共享数据。
• 多云支持：可以运行在AWS、Azure和Google Cloud上，灵活选择云服务提供商。

Snowflake 适用于跨组织的数据分析和大规模的数据处理。

通过以上介绍可以看出，包括 Google BigQuery、Amazon Redshift、Microsoft Azure HDInsight、IBM Watson、Cloudera、Hortonworks、Apache Hadoop 和 Snowflake 在内的外部大数据平台，各具特色，适用于不同的应用场景和业务需求。企业可以根据自身的需求和基础设施选择适合的解决方案，提高数据处理效率和决策支持能力。

相关问答FAQs：

1. 什么是外部大数据平台？

外部大数据平台是指由第三方供应商提供的大数据分析和处理服务平台。这些平台通常包括存储、处理和分析大规模数据集的工具和资源，为企业提供了一个强大的数据处理和洞察能力。

2. 目前市场上有哪些知名的外部大数据平台？

• Amazon Web Services (AWS): AWS提供了一系列大数据工具和服务，包括S3存储、Redshift数据仓库、EMR弹性MapReduce、Athena分析服务等，可以满足各种规模和需求的大数据处理和分析需求。

• Microsoft Azure: Azure的大数据平台包括HDInsight Hadoop和Spark集群服务、Azure Data Lake存储、Cosmos DB分布式数据库等，配备了丰富的工具和服务，能够支持企业各种大数据处理场景。

• Google Cloud Platform (GCP): GCP提供了BigQuery大数据分析数据库、Cloud Dataflow流式数据处理、Cloud Storage存储等服务，同时还有TensorFlow等机器学习工具，为企业提供了全方位的大数据处理和分析解决方案。

• IBM Cloud: IBM Cloud的大数据平台包括IBM Cloud Object Storage、Watson数据平台、Db2数据库等服务，针对企业提供了可靠的数据存储和分析解决方案。

3. 如何选择适合自己企业的外部大数据平台？

在选择外部大数据平台时，企业需要考虑以下因素：

• 数据需求：确定自己的数据规模和类型，以及需要进行的数据分析和处理任务，选择能够满足需求的平台。

• 成本效益：评估平台的价格、性能和功能，选择在成本和性能之间达到平衡的平台。

• 生态整合：考虑企业当前的IT架构和技术栈，选择与现有系统整合度高的平台，避免过多的技术迁移和成本。

• 安全性和合规性：考虑平台的数据安全措施和合规性，以确保数据处理符合行业标准和法规要求。

• 技术支持和生态系统：选择拥有完善技术支持和丰富生态系统的平台，以便获得更好的技术支持和开发资源。

通过综合考量这些因素，企业可以选择适合自己需求的外部大数据平台，提升数据处理和分析能力，实现业务目标。